Hasta hace poco, teníamos modelos expertos en una sola cosa: o reconocían imágenes (Visión) o procesaban texto (NLP). La IA Multimodal (como GPT-4V o Gemini) integra estas capacidades en una sola red neuronal. Esto permite que el modelo entienda el contexto completo de una situación analizando video, audio y texto al mismo tiempo.
La verdadera potencia radica en el razonamiento cruzado. Puedes mostrarle a una IA la foto de un refrigerador abierto y preguntarle "¿Qué puedo cocinar con esto?". El modelo identifica los ingredientes (visión), entiende su relación culinaria (conocimiento) y genera una receta (texto). Esta capacidad habilita asistentes robóticos que realmente entienden el mundo físico.
Técnicamente, esto se logra mapeando diferentes tipos de datos (imágenes, sonidos, palabras) a un mismo espacio vectorial o "espacio de embedding". En este espacio matemático, la representación vectorial de la imagen de un "gato" está cerca del vector de la palabra "gato" y del vector del sonido de un "maullido", permitiendo al sistema traducir fluidamente entre modalidades.